# 为什么我们对 25 年 AI 极度乐观｜AI 年终复盘

> 42章经 精读

- 发布日期：2025-01-04
- 主持：曲凯
- 原节目：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6777d48a15a5fd520ecd1ea6
- 网页版：https://42zhangjing.qiaomu.ai/ep/6777d48a15a5fd520ecd1ea6.html
- 精读字数：约 6481 字（阅读约 14 分钟）

> 本文为 42zhangjing.qiaomu.ai 基于节目转写的 AI 整理精读，不是逐字稿；引用请注明出处并链接网页版。

2024 年 1 到 9 月，一级市场新创业公司的融资几乎归零。曲凯在节目里说，这大概是过去十年、甚至未来十年最差的时候。但同一期节目里，他给出的结论是：对 2025 年的 AI 市场极度乐观。这两个判断放在一起，构成了这期 42 章经年终复盘的全部张力。

曲凯是 42 章经的主理人，长期跟踪 AI 早期投资。这期单集只有 32 分钟，他讲了三件事：23、24 年市场到底发生了什么，为什么大家都在悲观而他自己乐观，以及 2025 年他押注的三个方向，Prosumer、Agent 和多模态。其中多模态 2C 被他称为「AI Native 的答案」。

以下按他的讲述顺序整理，保留了关键数据和判断。他的观点写成他的观点，读者可以自己掂量。

## 两年过山车：从盲目乐观到过度悲观 0:00:50

2023 年 AI 一来，互联网人和美元基金直接冲了进去。曲凯的解释很直白：这波机会和大家熟悉的互联网太像了，而互联网人已经苦了很久。2015 年以后大机会就不多，2018 年以后几乎没有，过去两年做到千万日活的互联网产品，也就番茄小说那么极少数几个。「好不容易练成一身武功绝学，江湖没了」，这是当时很多人的心态。

市场随即做了两个判断：AI 肯定是电、是互联网量级的大机会；AI 肯定还在早期。结论就是投有技术背景的人。清华的教授被 VC 找了一遍，2023 年最多的钱流向大模型公司，很少流向中间层和应用层。曲凯当时一直呼吁把钱多放一些到应用里，结果没有发生。从 OpenAI 出来的人像从神坛上下来，去美国学习的人千方百计想约他们聊一聊。

2024 年要拆成两半看。9 月之前是一潭死水。曲凯几乎可以断言，2024 年上半年整个一级市场，尤其是美元基金，是过去十年甚至二十年以及未来几年的最底部。**新创业公司的融资几乎归零**，只有老公司还能拿到后续融资。

同期还发生几件事。六小虎、七小虎这些大模型公司从热点顶端退温；一个 OpenAI 背景的创始人，2023 年出来估值能到几千万美金，到 2024 年可能没人投了。市场得出「pre-training 好像没用了」的结论，国内都转去做 post-training，做预训练的人在国内跳槽的性价比都不高。

机构仍然要出手，钱去了两个方向。最主要的是具身智能，2023 年的关键词是大模型，2024 年的关键词就是具身智能。没那么坚信具身智能的机构兼顾了第二个方向，AI 硬件和消费电子。

再看 2023 年出来的应用公司。曲凯前两个月算过一笔账：市场里大约 20 到 30 家应用公司估值超过 5000 万美金，大多数刚过线，少数摸到 1 亿美金的边。收入方面，大多数为零，还在打磨产品、没上线或刚上线找 PMF；少数找到 PMF 的做到 100 万美金 ARR；极少数头部做到 1000 万美金左右；最 top 的能到三五千万美金。

结论是：所有人 2023 年对 AI 过于乐观，2024 年市场给的反馈偏负面，又让大家过于悲观。曲凯说，最近很多人的年终总结都是悲观基调，有人直接说悲观，有人讨论半天心里是悲观的。他把自己归到另一类。

## 乐观的三个理由 0:06:40

转折点在 2024 年 9 月。曲凯观察到三个核心变化。

**第一，融资市场明显复苏。** 高估值初创企业重新出现。原因可能是一些机构年底冲 KPI，或者明年有募资规划，今年到明年要多投。

**第二，各种模态的模型能力在默默加强。** 图片生成在某些维度早就超过人类；语音和歌曲生成，看了 Suno 新出的东西，曲凯的判断是基本也超过人类了；视频和 3D 的进展远超预期。2023 年大家还在说视频模型要两三年、3D 更久，过去一年视频模型发展非常快，而且国内玩家占据主流位置，可灵、MiniMax 的海螺、字节的视频模型，还有一批创业公司的产品在国际上都领先。他的估计是，视频生成和 3D 生成现在接近 GPT-3 当年的水平，2025 年可能到 3 到 3.5，基本可用。

反过来，大语言模型本身的进展最低于市场预期，大家等 GPT-4.5 或 GPT-5 没等到。但它在持续做性能提升和降本，很多应用已经到了可用的临界点。之前嫌 token 费用高、模型能力差一点，现在很多领域够了。另外 OpenAI 的 o1 这类推理模型，很多人觉得用起来就那样，但它真正让 Agent 变得可实现了。

**第三，也是最容易被忽略的一点：创始人的画像变了。** 2024 年中期以前，AI 创始人基本是从互联网等传统行业转型出来的。最近几个月，大量「AI 创二代」出现：大模型公司出来的、大厂 AI 业务负责人出来的，甚至中小 AI 创业公司的联创和高管出来创业。这些人对 AI 的理解、讲的方向和故事，给人耳目一新的感觉。

曲凯说，从底层技术到从业者质量再到资本环境，全都在进步，而且会延续到 2025 年。至于美元基金、宏观经济、地缘政治的担心，他的态度是：**最终决定市场的是资产本身的价值**，资金会流向能赚钱的地方，资产做得足够好，问题都能解决。

## 2025 年的市场：变好，但更两极分化 0:10:41

曲凯预期 2025 年大环境进一步变好，但表现形式不会回到万众创业那种火热状态，分化会加剧。

资本端已经分成美元基金和人民币基金两条路：一条出海，偏美元；一条国产替代、硬科技、卡脖子，偏人民币。融资端，机构更愿意把钱投给背景非常好的人，并且愿意给更高估值，而不是低估值撒胡椒面。2023 年以来很长一段时间，创业公司第一轮估值平均在 5000 万人民币上下；最近两个月，很多项目一上来就是两三千万美金估值，市场里甚至传出 5000 万美金左右的首轮估值。单项目估值在涨，项目数量没有大涨。背景一般、事情没准备好、想用低估值换投资，这条路仍然不成立。

所以曲凯给了一个具体建议：如果还没进入 AI 圈子，又对自己的能力和积累有信心，**当下仍然不是创业的最好时候**。更好的选择是加入一家 AI 创业公司，或者去大厂内部负责 AI 业务，积累和学习，做出成绩之后再考虑创业。

关键词的演变他概括得很清楚：2023 年是大模型，2024 年是具身智能，2025 年是应用，包括软件应用和 AI 硬件。大模型投完了，具身智能也投得差不多了，只能投应用。这已经成了中美市场、一二级市场的共识，大家都在找真正能跑出收入的资产。

## Prosumer：被卡出来的共识赛道 0:13:06

过去两年探索出来最共识、也最能跑出收入的方向，是生产力工具类产品。这类产品服务的人群叫 Prosumer，或者 Pro C，也可以叫小 B 大 C：专业视频创作者、歌曲创作者、保险经纪人、券商从业者，也包括 AI coding 的工程师。

为什么最后卡出这么一个人群？曲凯拆成两步。先看大 B：过去五到十年国内市场验证了一条结论，国内 to B 市场好像做不起来。原因有几条，人均 GDP 低、人力成本低，用软件替换人的意义没那么大；产业结构不同，美国头部企业多是私企，国内很多头部是国企；很多利润被渠道赚走；再加上账期、定制化、私有化这些老问题。

再看纯 C：也不行。国内 C 端付费意愿和能力都比较低，而 AI 一上来就是 token 成本。互联网时代先免费拉用户、亏钱、未来靠广告赚钱的路径，在 AI 产品上行不通。

于是卡出了小 B 大 C 这个概念。这个人群兼具 C 端的用户属性和传播属性，又有接近 B 端的付费能力。曲凯相信 2025 年这仍是偏主流的方向，**可能会看到一批做到千万美金 ARR 的这类创业公司出现**。

## Agent：为什么更可能是新公司的机会 0:15:30

Agent 从 2024 年就开始火，直到推理模型能力提升才真正解锁可行性。未来各种专业人群、垂直领域都可能有 Agent 的机会。市场有一种说法：Agent 是对传统 SaaS 的迭代，市场价值可能是 SaaS 的十倍。逻辑是 SaaS 提供软件服务，Agent 提供软件服务加人力的一整套打包方案，可以替代整个部门。

核心问题随之而来：Agent 是大厂和现存玩家的机会，还是新创业公司的机会？如果 Agent 是对 SaaS 的迭代，现有 SaaS 公司加一些 Agent 能力做个新产品不就行了？

曲凯去研究了 SaaS 当年怎么取代传统软件，为什么传统软件公司没转型成功。他找到三个答案。第一，把本地化软件迁移到云端有技术门槛，成本也高。第二，SaaS 更用户导向、产品导向，因为要持续交付；传统软件是强销售、一次性销售。第三，也是最重要的，商业模式本质不同：传统软件一年几百万一次性付费，SaaS 是少量多次的订阅制。

> 传统软件公司不知道要开多少次会、吃多少次饭，最后敲定一个几百万上千万的大单。

与此同时，SaaS 公司一个刚毕业的学生坐在办公室跟客户约个视频，线上直接开通，每人每月五百块，功能可能跟几百万买的一样。开发模式、销售模式、组织结构、人员管理全都不一样，这个区别决定了传统公司转型很难，可能还不如重来或收购。

AI 公司和 SaaS 公司相比，技术门槛的变化没有那么剧烈，但开发模式一定需要按 AI 时代重新设计。更关键的是商业化：**如果 AI 真能做到按结果付费，而不是按订阅付费，那对现有 SaaS 模式就是颠覆性的变化。** 现在卖 SaaS 给客户说能帮一百个销售提效，客户买了试了，结果怎么样、使用深度怎么样，SaaS 公司不一定能保证。如果一家 Agent 公司说，你拿去用，最后看帮你省了多少钱，再分我其中百分之多少，效果真能实现，曲凯倾向于认为 Agent 仍然是新公司的机会。

因为传统公司和 SaaS 公司要彻底变革商业模式太难，销售人员的管理和组织模式都会剧烈变化。SaaS 时代销售的作用已经在弱化，出现了 PLG 这种靠产品功能和口碑吸引用户再转化的打法。如果 Agent 按结果付费，大多数公司可能不再需要销售，做做 SEO 和营销就够了。客户的心态也简单：反正按结果付费，有多少都试一下，谁做得好保留谁。

还有两个当下所有 SaaS 公司都遇到的问题：客户嫌 SaaS 定制化差，都是通用功能；SaaS 软件太多，数据无法打通。这两个问题都适合用 Agent 的思路解决。未来可能出现一个打通的平台，上面有 N 个 Agent 互相协同，就够了。

但曲凯最后把落脚点放在人和组织上。传统软件开发者是背公文包的中年人形象，不觉得他们懂互联网；SaaS 创始人有大量懂行业的，也懂互联网，但有多少人能快速转型到 AI，不确定。他们可能犹豫一年，内部试验一段时间，从外面招个人做一段时间，发现不行再换，这些时间成本足够一家创业公司跑起来了。

**市场上创业者的平均基准线能力，决定了新玩家的机会有多大。** 二十年前这个基准线不及格，所以大量互联网人出来颠覆；十年前刚及格，大家还问「腾讯做怎么办、百度做怎么办」，但最后还是出来大量创业公司；今天 to C 领域基准线已经很高，你不会觉得今年的张一鸣跟十年前有本质区别，他其实更强了。但 to B 领域基准线还没那么高，国内 to B 和 SaaS 跟海外比也有待进步，所以 to B 仍然有大量新公司的机会。

他对 2025 年 Agent 的判断有三条：主要在 to B 跑出收入；有渠道的存量 SaaS 公司会借 AI 概念快速见到收入，比如原本一年几亿收入、一堆渠道的公司，推个 AI 产品一年卖几千万是可行的；更多主打新商业模式的 Agent 创业公司会冒头，并持续反攻现存 SaaS 企业。

## Perplexity 其实是一家 Agent 公司 0:22:57

曲凯提了一个容易被忽视的角度。大家提到 AI 大场景，会想到陪聊的 Character.ai 和代表搜索的 Perplexity，后者估值接近百亿美金。但他说，Perplexity 实际上是一家 Agent 公司。

Perplexity 创始人前阵子在斯坦福做对谈，主持人问这家公司最终如何成为一家伟大的公司。回答是：如果能帮助人们找到所有问题的答案，并帮助他们完成所有任务，我们肯定能跻身此列。这个回答听起来普通，但让曲凯完成了一次认知升级：Perplexity 的目标是完成任务，搜索只是入口。

> 我们每个人搜索，最终是为了得到一个问题的答案和解决方案。

Google 已经把信息检索和推荐做到极致，但用户大多数时候仍要跳转出去找答案。如果 Agent 可行，能不能在搜索的同时自动完成解决方案？Perplexity 上线的电商搜索就是一个尝试：与其在各个平台搜商品、看评价、比价、下单，不如直接说「现在这个季节、这个温度，我想买双适合的鞋」，它推荐几款，比较品牌、款型和各平台定价，最后在搜索网站上一键下单。

如果这个逻辑成立，Perplexity 的高估值就说得通了：它可能是下一代 AI 最大的入口和平台，也是 OpenAI 最大的竞争者。曲凯把这个逻辑推而广之，引了前微软 CEO 纳德拉讲的一件事：比尔·盖茨整个职业生涯一直强调，数字领域只有一个类别，叫信息管理。如果信息管理最终大多指向一个 action，那 Agent 时代最终的类别可能就是信息管理加行动，Agent 是完成体。

所以当下所有做信息类、辅助类的 AI 产品，尤其是 to B 和 to Prosumer 的，都要往提供结果的角度去思考。一款帮你搜集信息的产品要想：用户搜集信息是为了做一个视频，那 Agent 时代是不是要直接做到搜集信息加自动出一个视频。

## 多模态 2C：AI Native 的答案藏在这里 0:26:25

曲凯说这是他覺得最重要却很少人提的方向：多模态，尤其是多模态在 to C 的应用。两年了，大家一直在讨论 AI Native，讨论是不是所有 App 都值得重做一遍，至今没有答案。他的判断是，答案藏在多模态里。

如果 AI 只是产品的附属功能，加个 AI 总结、AI 提示、AI 聊天，交互界面和产品形态没变，那自然不是 Native 产品。但在多模态视角下，产品的组织形态和使用逻辑都可能彻底变化。

他举了 Google 的 NotebookLM：用户上传一篇文章，自动变成两个 AI 的对话，像播客一样，用户还能随时插入对话互动、改变走向。比如跟两个 AI 主播说某个点没听懂，能不能多解释一下，对话就往那个方向走。这个产品用到了 AI 的理解能力、语言能力，引入了多个 AI 人格，完成了跨模态的内容组织，还加入了用户互动。这类产品的最终形态和使用行为，现有产品承接不了。

再泛化一步，就是多模态的 any to any 思路：用户的输入可以是任何内容，一段话、一张图、一段视频、一个链接；AI 把内容变成任何最适合的形式输出。想学一个概念，输入几句话，AI 直接生成一段辩论类视频综艺帮你理解，你还能作为一方辩手加入，提问或反驳。曲凯问：这是不是颠覆了现有的内容获取和人类接受教育的方式？

他说 Agent 的路径相对有标准答案，AI Native 的答案可能藏在多模态里。他给不出完美答案，那是无数创业者和产品人要探索的，但他给了三个可以持续思考的建议。

- **视频可能是多模态输出的最终归宿。** 虽然讲 any to any，但从历史经验看，视频类内容的输出或许是最大的一块，中间会夹杂文字和图文。
- **内容消费会从被动接收转向被动接收加主动参与。** 辩论类视频、NotebookLM 的播客，用户都能随时加入。很多人说未来视频和游戏会融合成一件东西，曲凯理解都是同一件事：增加互动性。
- **any to any 多模态仍然是生产力的变革。** 如果能通过新的 AI bot、Agent、人和人之间组织形式的变革去改变背后的生产关系，是不是可行？这个答案出现的那天，可能就是下一个抖音出现的时候。

## 早入场和乐观的人，拿到了回报 0:30:28

节目最后，曲凯讲了一个他身边的观察。这两年很多人不好过，做不做 AI 可能都差不多，但他明确看到早入场的人和坚定乐观的人获得了回报。今天这批高估值的公司，绝大多数是 2023 年初就勇敢进场的创业者。去年和他交流 AI 比较多的人，哪怕当时没创业，今天也都遇到了各种机会，成了大厂或 AI 公司核心业务的负责人。

他用两句话收尾，也是对 2025 年的建议：在巨大的不确定性面前保持乐观，在脚踏实地赚钱的同时保有梦想。

把整期节目拆完，能带走的判断大概有三条。第一，如果你还没进场，2025 年更现实的动作是加入一家 AI 公司或大厂 AI 业务积累经验，而不是仓促创业，因为融资正在向背景好的人集中，低估值换投资不成立。第二，找机会就看三个方向：Prosumer 生产力工具、to B Agent、多模态 2C，其中 Agent 的机会更属于新公司，因为它要改的是按结果付费这种商业模式，存量公司转不动。第三，判断一个 AI 产品有没有天花板，问一句它提供的是信息还是结果，只提供信息的产品，迟早要被推到提供结果的位置上。